精华内容
下载资源
问答
  • 该文档中介绍了有关软件测试的定义,测试的分类,软件测试模型,软件测试的常用工具及测试方法等
  • 生成模型和判别模型 **生成模型:**由数据...基本思想是首先建立样本联合概率密度模型 P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y),然后再得到后验概率 P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X),再利用它进行分类。这个过程中还得先求出 P(X)P(X)P(X),P(X

    网易笔试题

    生成模型和判别模型

    生成模型: 由数据学习联合概率分布 P(X,Y)P(X,Y),然后利用贝叶斯定理 P(YX)=P(X,Y)/P(X)P(Y|X)=P(X,Y)/P(X),求出条件概率分布 P(YX)P(Y|X) 作为预测的模型。基本思想是首先建立样本的联合概率密度模型 P(X,Y)P(X,Y),然后再得到后验概率 P(YX)P(Y|X),再利用它进行分类。这个过程中还得先求出 P(X)P(X)P(X)P(X) 是训练数据的概率分布。当数据样本非常多的时候,得到的 P(X)P(X) 才能很好的描述数据真正的分布。典型的生成模型有朴素贝叶斯法和隐马尔可夫模型。

    判别模型:由数据直接学习条件概率(后验概率)分布 P(YX)P(Y|X) 作为预测的模型。判别方法关心的是对给定的输入 XX ,应该预测什么样的输出 YY。 不考虑样本的产生模型,直接研究预测模型。典型的判别模型包括 kk 近邻法、感知机、决策树、逻辑斯蒂回归模型、最大熵模型、支持向量机、提升方法和条件随机场等。

    生成模型优点:

    • 生成模型可以还原出联合概率分布 P(X,Y)P(X,Y)
    • 生成模型收敛速度比较快,即当样本数量较多时,生成模型能更快地收敛于真实模型;
    • 生成模型能够应付存在隐变量的情况,比如混合高斯模型就是含有隐变量的生成方法。

    生成模型缺点:

    • 需要更多的样本和更多计算;
    • 实践中多数情况下判别模型效果更好。

    判别模型优点:

    • 与生成模型缺点对应,首先是节省计算资源,另外,需要的样本数量也少于生成模型;

    • 判别模型直接学习的是条件概率 P(YX)P(Y|X),直接面对预测,往往学习的准确率更高;

    • 由于直接学习 P(YX)P(Y|X),可以对数据进行各种程度上的抽象、定义特征并使用特征,因此可以简化学习问题。

    判别模型缺点:

    • 没有生成模型的优点。

    参考《统计学习方法》

    展开全文
  • 定义:通过人工或自动方式,检测软件使用,发现需求文档程序中错误、缺陷不合理地方,并验证软件是否达到规定需求。(验证依据是需求文档) 目标:对软件质量进行全面评估测试,使用户体验更...

    一、软件测试定义

    经典定义:软件测试是为了发现错误而操作程序的过程。

    定义:通过人工或自动的方式,检测软件的使用,发现需求文档和程序中的错误、缺陷和不合理的地方,并验证软件是否达到规定的需求。(验证依据是需求文档)

    目标:对软件的质量进行全面的评估和测试,使用户的体验更好,使软件的质量更高。

    二、软件测试方法

    1、按开发阶段分

    单元测试:又称模块测试,对软件的组成单元进行测试。(模块,即代码片段,是软件测试的最小单元)。

        目的:检测组成软件基本单元的准确性。

    集成测试:又称联合测试(联调),将程序模块组装起来,对集成后的系统接口和功能进行测试。

        目的:检测软件单元之间的接口是否正确

    系统测试:把软件看成是一个系统的测试,包括对软件功能、性能以及硬件环境的测试。

        冒烟测试:不考虑异常场景,按照正确的操作,过一遍测试流程。

            目的:保证软件的主流程是通的,确保开发的质量合格。

        回归测试:测试中发现bug,开发将bug修复好后,重新测的过程。

            目的:把错误回归重测,确保开发修复好了bug。

    验收测试:上线前的测试,检测软件是否满足需求方的要求。

    2、按是否手工执行分

    手工测试:人工输入用例,观察结果。(所有软件的第一版都是手工测试)

    自动化测试:将人工输入用例的操作编写成脚本,让机器来执行。(不是所有的软件都适合做自动化,编写脚本需要时间成本)

    3、 按是否查看代码分

    黑盒测试:又成功能测试,把软件看成是一个黑盒子,不关心内部如何实现,只关心输入和输出。

    白盒测试:又称结构测试,透明盒测试,打开盒子,研究里面的代码和结果。

    灰盒测试:介于黑盒和白盒之间的测试,不只是考虑输入和输出,还要考虑如何实现的,但不详细看代码。(前后端如何交互,数据库如何存储),等价于接口测试,接口测试属于灰盒测试。

    4、按是否运行划分

    静态测试:检查文档、界面的问题。

    动态测试:执行软件,检查结果与需求之间的差异。

    5、按测试的对象分

    (非功能性)

    性能测试:检查软件是否满足需求规定的性能。(评价标准:响应时间、吞吐量和稳定性)

    界面测试:UI测试,检查界面布局是否合理,风格是否一致,是否美观。

    易用性测试:检查软件的交互适应性,用户体验。

    安全测试:检查软件的网络安全、数据安全等。

    兼容性测试:检查软件与软件之间 、软件与硬件之间能否正常运行。(平台是否兼容,浏览器是否兼容,软件版本是否向前向后兼容,与其他软件是否兼容,数据表增加字段是否兼容等)

    文档测试:检查文档的正确性(开发文件,用户文件,管理文件)

    安装卸载测试:测试软件的安装和卸载

    6、按实施的组织划分

    α测试:开发人员在开发环境模拟用户进行测试。

    β测试:用户在自己的环境测试。

    第三方测试:第三方测试公司外包测试。

    7、按测试地域划分

    本地测试:以上都是本地化测试。

    国际化测试:面向其他国家用户的测试。

    三、软件测试原则

    1、测试应尽早进行。(最好在需求阶段就介入)

    2、开发应避免检查自己的程序,软件测试应由测试人员进行。

    3、软件测试要检查程序是否做了该做的是(满足需求)和不该做的事(需求之外)。

    4、设计测试用例应考虑合法和不合法的输入,边界值和特殊情况(断电断网)。

    5、长期保存测试用例,有助于回归测试。

    四、软件测试策略

    (布局,大局观,策略属于计划)

    1、测试方法:选择最适合当前项目的测试方法。

    2、角色和职责:明确各角色和对应的职责(项目经理、测试经理、测试人员等)。

    3、环境需求:明确软硬件环境需求和网络环境,以便识别出资源方面的风险。

    4、风险分析:预测风险,找到对应的解决办法(人员变动,开发进度慢等)。

    5、测试进度评估:评估完成测试所需要的时间,明确测试范围,根据测试资源来制定测试进度计划。

    6、回归策略:确定哪些用例应该在回归测试中运行,修复bug可能会影响的其他功能(和开发沟通,明确范围;测试bug本身相关的上下游操作;整体回归,核心用例和出现bug的功能)

    7、优先级:为模块排定优先级,根据测试资源进行合理分配。

    五、软件测试模型

    软件测试模型是将测试活动进行抽象,明确测试和开发的对应关系。

    1、瀑布模型

    缺点:测试在前四个阶段没有参与,介入时间太晚。

    2、V模型

    优点:明确标明了测试过程中对应的关系;

    缺点:测试介入太晚,没有体现尽早测试和不断测试的原则。

     

     

    展开全文
  • “回归与分类的根本区别在于输出空间是否为一个度量空间。” 我们不难看到,回归问题与分类问题本质上都是要建立映射关系: 而两者区别则在于: 对于回归问题,其输出空间B是一个度量空间,即所谓“定量”。...

    “回归与分类的根本区别在于输出空间是否为一个度量空间。”

    我们不难看到,回归问题与分类问题本质上都是要建立映射关系:

    而两者的区别则在于:

    • 对于回归问题,其输出空间B是一个度量空间,即所谓“定量”。也就是说,回归问题的输出空间定义了一个度量
    • 去衡量输出值与真实值之间的“误差大小”。例如:预测一瓶700毫升的可乐的价格(真实价格为5元)为6元时,误差为1;预测其为7元时,误差为2。这两个预测结果是不一样的,是有度量定义来衡量这种“不一样”的。(于是有了均方误差这类误差函数)。
    • 对于分类问题,其输出空间B不是度量空间,即所谓“定性”。也就是说,在分类问题中,只有分类“正确”与“错误”之分,至于错误时是将Class 5分到Class 6,还是Class 7,并没有区别,都是在error counter上+1。


     

    展开全文
  • 发动机过渡工况速度特性 在过渡工况功率转矩下降约5%6% 外特性使用或制作方法 表格法辅助插值 曲线族方法 数学模型法 n1 n2 n3 nn Pe1 Pe2 Pe3 Pen Tt1 Tt2 Tt
  • 针对三维模型的分类问题,提出了一种基于统计特征量Markov模型的分类算法。该算法对预处理后的三维模型进行几何切分,并提取切分后每块的统计特征。对三维模型各分块进行一定顺序的观测,可以获得由各分块的统计...
  • 最近在做意见解释挖掘项目中解释性意见分类任务,...解释性意见句类别是依据意见句中意见解释内容进行定义的,那么在对句子进行分类之前,如果模型获取到了意见句中意见解释信息,是否有助于模型进行分类呢...

    最近在做意见解释挖掘项目中解释性意见分类任务,尝试将解释性意见分类和意见解释抽取任务联合训练,在这里对最近的工作做一下整理。因为是实验室的自然科学基金项目中的子任务,项目数据暂时还未公开,在这里就不展开介绍具体任务了。

     

    一、思路

    解释性意见句的类别是依据意见句中的意见解释的内容进行定义的,那么在对句子进行分类之前,如果模型获取到了意见句中的意见解释信息,是否有助于模型进行分类呢?

    同样的,意见解释抽取任务是在意见句中识别句中的意见解释片段,那么在识别片段之前,如果模型获取到了句子的类别特征,是否有助于模型进行片段识别呢?

    基于上述的思考,我提出将这两个任务放在一起训练,建立联合模型获取更多的特征用于训练,希望能同时提高这两个模型的效果。

     

    二、设计模型

    首先,我需要得到这两个任务的pipeline模型的性能,作为接下来进行联合模型训练时的参照。这里就选用单层的BILSTM模型作为pipeline模型。

    然后,联合训练的话大体上有这么两个思路:

    1. 先训练分类模型,然后将分类的结果作为新的特征加入片段识别模型中;

    2. 先训练片段识别模型,然后将识别出的片段的模型隐层信息作为新的特征加入分类模型中。

    其中,分类模型和片段识别模型可以共用一个BILSTM,模型之间可以共享参数,也可以使用不同的BILSTM,两个模型分别训练参数。

     

    三、实验情况

    针对前面提到的几点思路,设计了以下几个实验:

    3.1 提取分类特征用于片段识别

    实验尝试一:
    joint-model-5-sgd-200:分类和片段识别使用的是不同的LSTM,用的是SGD优化器,将分类的预测结果embedding之后加入片段识别中。在训练了500轮之后,片段识别再加入分类提取的特征;
    joint-model-3-adam:分类和片段识别使用的是不同的LSTM,用的是Adam优化器;
    joint-model-4-adam-20:分类和片段识别使用的是不同的LSTM,用的是Adam优化器,分类的特征映射为20维的向量,作为新特征加入片段识别中;
    joint-model-4-adam-50:将分类的特征映射改为50维,其他设置与上个模型相同;
    joint-model-5-adam-20:分类和片段识别使用的是不同的LSTM,用的是Adam优化器,分类的预测标签embedding之后,作为新特征加入片段识别中,embed_size设为20;
    joint-model-5-adam-50:将embed_size设为50,其他设置与上个模型相同;
     
    结果分析:
    (1)joint-model-3-adam模型的片段抽取距离pipeline还有2个点,造成这种情况的原因可能是种子还未固定,因为原数据是按类别排序的,太整齐,所以只是在每个程序训练之前打乱了1000次,之后每次运行再打乱1次,若种子未固定,则随机的情况会差别比较大。但是鉴于分类的性能和pipeline一摸一样,这个原因可能并不成立。还需要再排查一下原因。
    (2)受到AAAI分词论文的影响,调了一下加入特征的维度,对比joint-model-4-adam-50和joint-model-4-adam-20模型,都运行到180+轮时,50维的性能是比20维的好的,所以可以继续调试维度,加大维度可能能提高性能;
    (3)对比joint-model-5-adam-20和joint-model-5-adam-50模型,发现都运行到170+轮时,50维的性能就很差了,20维的性能还算正常范围,结合joint-model-5-sgd-200模型的运行情况,发现若加入的是embedding特征,可能维度小一些较好;
    (4)对比(2)和(3)分析的情况,发现针对不同的特征融合方法,调参还是不太一样的,可能是因为模型5中加入的是全新的embedding向量,这种随机初始的可能会造成很大的噪声影响,所以维度要小一些,而模型4中加入的是lstm之后的结果,两者不太一样。这是我的一些猜测。
     
    实验尝试二:
    根据之前的实验情况,对模型进行了一下调整,保存pipeline的最好模型,作为pretrain的参数导入模型,而且在分类上不再backward,提取分类特征用于片段识别。
    joint-model-4-adam-20:分类和片段识别使用的是不同的LSTM,用的是Adam优化器,分类的特征映射为20维的向量,作为新特征加入片段识别中;
    joint-model-4-adam-100:将分类的特征映射改为100维,其他设置与上个模型相同;
    joint-model-5-adam-16:分类和片段识别使用的是不同的LSTM,用的是Adam优化器,分类的预测标签embedding之后,作为新特征加入片段识别中,embed_size设为16;
     
    实验尝试三:
    保存了pipeline的最好模型,作为pretrain的参数导入模型,在分类上继续backward,提取分类特征用于片段识别:
    joint-model-4-adam-10:分类和片段识别使用的是不同的LSTM,用的是Adam优化器,分类的特征映射为10维的向量,作为新特征加入片段识别中;
    joint-model-5-adam-8:分类和片段识别使用的是不同的LSTM,用的是Adam优化器,分类的预测标签embedding之后,作为新特征加入片段识别中,embed_size设为8;
     
    实验尝试四:
    分别运行了pipeline模型,保存了pipeline的最好模型,在联合模型中,保存的最好模型作为pretrain的参数导入模型,在分类上继续backward,提取分类特征用于片段识别:
    joint-model-4-adam-20:分类和片段识别使用的是不同的LSTM,用的是Adam优化器,分类的特征映射为20维的向量,作为新特征加入片段识别中;
    joint-model-4-adam-50:分类的特征映射为50维的向量;
    joint-model-4-adam-80:分类的特征映射为80维的向量;
    joint-model-4-adam-100:分类的特征映射为100维的向量;
    joint-model-5-adam-16:分类和片段识别使用的是不同的LSTM,用的是Adam优化器,分类的预测标签embedding之后,作为新特征加入片段识别中,embed_size设为16;
    joint-model-5-adam-50:embed_size设为50;
    joint-model-5-adam-80:embed_size设为80;
    joint-model-5-adam-100:embed_size设为100;
     
    3.2 提取片段特征用于分类模型
    将pipeline保存的最好模型作为pretrain的参数导入模型,在片段抽取任务上继续backward,提取片段特征用于分类:
    joint-model-7-adam:分类和片段识别使用的是不同的LSTM,用的是Adam优化器,将预测的片段的lstm输出,经过max pooling之后和分类的lstm输出cat到一起,最后预测分类结果;
    joint-model-8-adam:分类和片段识别使用的是不同的LSTM,用的是Adam优化器,将预测的片段的lstm输出做lstm的相减操作,结果和分类的lstm输出cat到一起,最后预测分类结果;
     
    模型实现过程中的注意点:
    对这两个任务进行联合训练时,需要对这两个任务分别backward,同时又需要任务之间共享特征,所以backward的时候不能清空计算图,想要不清空计算图可以这么做:
    pytorch实现:loss.backward(retain_graph=True)
    这样就可以保留计算图上的节点了
     
     

    转载于:https://www.cnblogs.com/Joyce-song94/p/8484137.html

    展开全文
  • 深度学习预测建模是现代开发人员需要了解一项技能。 TensorFlow是Google开发维护首要开源深度学习框架。尽管直接使用TensorFlow可能具有挑战性,但现代tf....它使普通深度学习任务(如分类和回归预...
  • 针对词向量文本分类模型记忆能力弱, 缺少全局词特征信息等问题, 提出基于宽度词向量特征文本分类模型(WideText): 首先对文本进行清洗、分词、词元编码和定义词典等, 计算全局词元词频-逆文档频度(TF-IDF)指标...
  • 名词定义和分类识别名词定义手写体Mnist数据集中10个字符 (0-9)分类识别三级目录 名词定义 1.查准率 查准率(精度)是衡量某一检索系统信号噪声比一种指标,即检出相关文献量与检出文献总量百分比。...
  • 软件测的定义 经典定义:软件测试(Software Testing),在规定条件下对程序进行操作...软件测试的方法和分类: 开发模型的变迁 开发模型的变迁:最早期:边做边改,稳定期:瀑布式,发展期:敏捷,创新期:DEVOPS ...
  • 该项目实现了Python类,以定义,训练评估用于分类和回归任务深度神经网络模型。 它使用具有各种激活功能,优化程序正则化程序反向传播算法来训练模型对象。 该项目是完全使用NumPy库从头开始构建。 没有...
  • 1.定义一个函数,实现文本分类的模型定义一个获得类别数目api: 测试: 效果: 添加上两个变量: 2.将必要参数从超参数集合里取出来,防止在后面经常用到: 定义输入、输出drop out用到keep_prob: ...
  • 分类模型的评估

    2019-04-09 18:54:00
    在 机器学习岭回归器的构建模型评估 中,讲解了回归模型的评估方法,主要有均方误差MSE, 解释方差分,R方得分等指标。同样的,对于分类模型,也有很多评估指标来判断该分类模型是否达到我们的要求,这几个评估...
  • 分类模型

    2021-01-21 21:48:12
    线性概率模型 数据预处理:生成虚拟变量 对于因变量为分类变量情况,我们可以使用逻辑...把数据分为训练组测试组,用训练组数据来估计出模型,再用测试组数据来进行测试。(训练组测试组比例一般设置为8.
  • 目录 1.pytorch基本知识 2.回归模型 3.分类模型 ... 1、tensor的定义 2、tensor与numpy的相互转换 3、tensor使用cuda加速 4、Variable的使用 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created o...
  • UML的定义分类

    2018-11-30 10:54:35
    UML定义了5类,10种模型图 五种类图定义: 1.用例图:从用户角度描述系统...3.行为图:描述系统动态模型和对象组成交换关系。包括状态图活动图 活动图:描述了业务实现用例工作流程 状态图:是描述状态到状态控制...
  • 掌握基本的分类模型

    2021-03-26 19:48:12
    度量分类模型的指标回归的指标有很大的差异,首先是因为分类问题本身的因变量是离散变量,因此像定义回归的指标那样,单单衡量预测值因变量的相似度可能行不通。其次,在分类任务中,我们对于每个类别犯错的代价...
  • 便于生成Drupal 8数据模型的架构定义。 模式是对结构化数据的声明性描述,其中规定了如何创建该数据的规则。 模式通常用于供应关系存储,生成表单或其他用户界面,生成客户端库代码或验证数据。 Schemata支持提供...
  • 今日总结: 关联模型 ONE_TO_ONE : HAS_ONE&BELONGS_TO ... 首先在模型定义 表名为首的模型类 集成 关联模型类 在类中 定义 保护变量 $_link = array();里面是字段映射方式; 如:user...
  • 提纲:分类模型 与 Loss 函数的定义,为什么不能用 ...分类模型 与 Loss 函数的定义分类和回归问题,是监督学习的 2 大分支。不同点在于:分类问题的目标变量是离散的,而回归是连续的数值。本文讨论的是分类模型
  • 我们为Dirac中微子质量提供了所有四维算子所有两个回路实现... 真实性标准也得到详细定义和讨论。 最后,作为示例,我们构建了两个显式模型,它们也用于强调中微子狄拉克性质与暗物质稳定性之间紧密联系。
  • 基于正式的生产定理原理,本文描述了由与生产相关的不同实现原理定义的主要生产模型的特征。 这样的方法有助于创建有关该主题的系统概述,从而导致现有制造系统的分类,从而有助于对该主题的介绍针对学生的结构...
  • 分类和回归ML库在Spark帮助下,从UCI机器学习知识库开源数据集。 iris数据集(https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris) 电厂数据(https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-le
  • 抄袭侦探 使用先进机器学习技能来定义两个文本文档之间相似性度量标准,并确定抄袭案例。 使用Amazon SageMaker执行功能工程并训练部署了自定义gi窃分类模型
  • 文章目录模型的评估与选择模型的定义和分类非概率模型概率模型模型评估损失函数和风险函数损失函数风险函数经验风险最小化和结构风险最小化经验风险最小化结构风险最小化泛化能力泛化误差泛化误差上界模型与算法参考...
  • 1. 逻辑斯谛回归模型定义在 Andrew NG 的 Machine Learning 课程李航的统计学习方法中,都有对逻辑斯谛回归模型的介绍,然而二者却对模型有着不同的定义。1.1 决策函数Andrew NG 课程中,对二项逻辑回归模型的决策...
  • 度量分类模型的指标回归的指标有很大的差异,首先是因为分类问题本身的因变量是离散变量,因此像定义回归的指标那样,单单衡量预测值因变量的相似度可能行不通。 而且对于每个类别错误率的代价不同。 真阳性TP...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 3,845
精华内容 1,538
关键字:

模型的定义和分类